[发明专利]电信用户满意度的预测方法、装置、设备及介质

说明书

本发明实施例提供一种电信用户满意度的预测方法、装置、设备及介质，所述的方法包括：根据样本电信用户的聚类特征和样本电信用户的满意度，训练聚类模型；样本电信用户包括多个类别的样本电信用户；根据每个类别的样本电信用户的回归模型特征和每个类别的样本电信用户的满意度，训练回归模型，得到每个类别对应的回归模型；通过训练后的聚类模型，对目标电信用户进行聚类，以将目标电信用户聚类成多个类别；对于每个类别的目标电信用户，通过目标电信用户的类别对应的回归模型，预测对应类别的目标电信用户的满意度。通过本发明实施例，能够更加准确地预测出用户的满意度，从而可以及时地对不满意的用户采取应对措施来避免不满意客户的流失。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种电信用户满意度的预测方法、装置、设备及介质。

背景技术

客户满意率测评面对电信行业大样本，急需要客观有效的方法反应预测客户满意度。而简单意义上的客户满意率，只能指导测评单位了解客户满意的大概范围和现状。因此现有技术中的预测满意度的方案并不能满足准确反映用户满意度的需求。

发明内容

本发明实施例提供了一种电信用户满意度的预测方法、装置、设备及介质，能够更加准确地预测出用户的满意度。

第一方面，本发明实施例提供了一种电信用户满意度的预测方法，包括：根据样本电信用户的聚类特征和样本电信用户的满意度，训练聚类模型；样本电信用户包括多个类别的样本电信用户；根据每个类别的样本电信用户的回归模型特征和所述每个类别的样本电信用户的满意度，训练回归模型，得到所述每个类别对应的回归模型；通过训练后的所述聚类模型，对目标电信用户进行聚类，以将目标电信用户聚类成多个类别；对于每个类别的目标电信用户，通过目标电信用户的类别对应的回归模型，预测对应类别的目标电信用户的满意度。

第二方面，本发明实施例提供了一种电信用户满意度的预测装置，包括：

第一训练模块，用于根据样本电信用户的聚类特征和样本电信用户的满意度，训练聚类模型；样本电信用户包括多个类别的样本电信用户；

第二训练模块，用于根据每个类别的样本电信用户的回归模型特征和所述每个类别的样本电信用户的满意度，训练回归模型，得到所述每个类别对应的回归模型；

聚类模块，用于通过训练后的所述聚类模型，对目标电信用户进行聚类，以将目标电信用户聚类成多个类别；

预测模块，用于对于每个类别的目标电信用户，通过目标电信用户的类别对应的回归模型，预测对应类别的目标电信用户的满意度。

本发明实施例提供了一种计算设备，包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中的计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现如上述实施方式中第一方面的方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现如上述实施方式中第一方面的方法。

本发明实施例提供的电信用户满意度的预测方法、装置、设备及介质，由于不同类别的电信用户对评价满意度的标准不同，通过聚类模型对待预测满意度的电信用户进行分类，以将相似的电信用户聚成一类。对不同类别的电信用户，使用不同的回归模型预测满意度，能够更加准确地预测出用户的满意度，便于深度挖掘出不满意的电信用户，从而及时采取应对措施。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了本发明实施例提供的一种电信用户满意度的预测方法的流程示意图；

图2示出了本发明实施例的一种电信用户满意度的预测装置的框图；